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Introducion
El propósito de este documento es brindar información sobre las regiones socioeconómicas de Costa Rica del Atlas Digital de Costa Rica 2014 . Este atlas brinda una visión completa y detallada de los aspectos geoespaciales y socioeconómicos de varias regiones del país, lo que permite comprender el desarrollo de estas regiones. También tiene en cuenta la presencia de mamíferos en Costa Rica recopilados a través del portal de datos GBIF (Global Biodiversity Information Facility). Estos registros son una fuente invaluable de información sobre las diversas especies de mamíferos que se encuentran en el país y están disponibles para investigadores, científicos y entusiastas de la biodiversidad interesados en la investigación y conservación de la vida silvestre. Este documento combina datos socioeconómicos y biológicos para brindar una visión general integral de la región costarricense desde múltiples perspectivas
Carga de paquetes
::: {.cell labe=‘carga- paquetes’ code- fold=‘show’}
# Carga de paquetes
library(tidyverse)
library(DT)
library(sf)
library(rgdal)
library(ggplot2)
library(plotly)
library(raster)
library(terra)
library(leaflet)
library(leaflet.extras)
library(leafem)
library(viridisLite)
library(ggthemes)
library(hrbrthemes)
library(readr):::
Carga de datos
Regiones
::: {.cell labe=‘carga-Regiones’ code- fold=‘show’}
regiones<-
st_read("regiones_socioeconomicas_simp_10m.geojson",
quiet= TRUE
) |>
st_transform(4326):::
Registros de Mamiferos
::: {.cell labe=‘carga- mamiferos’ code- fold=‘show’}
# Carga de datos de Mamiferos de Costa Rica
mamiferos <-
st_read(
"mamiferos.csv",
options = c(
"X_POSSIBLE_NAMES=decimalLongitude", # columna de longitud decimal
"Y_POSSIBLE_NAMES=decimalLatitude" # columna de latitud decimal
),
quiet = TRUE
)
# Asignación del CRS WGS84
st_crs(mamiferos) <- 4326:::
##1 Unión (join) espacial de regiones que son poligonos con registros de mamiferos (pts)
::: {.cell labe=‘carga- union-mamiferos-regiones’ code- fold=‘show’}
mamiferos_union_regiones <-
st_join(
x = mamiferos,
y = dplyr::select(regiones, region), #selección de columna codigo
join = st_within
):::
::: {.cell labe=‘carga- conteo-mamiferos-regiones’ code- fold=‘show’}
riqueza_especies_mamiferos_regiones <-
mamiferos_union_regiones |>
st_drop_geometry() |> #para quitar la geometria
group_by(region) |>
summarize(riqueza_especies_mamiferos_regiones = n_distinct(species, na.rm = TRUE)) # n.a para quitar nulos:::
::: {.cell labe=‘carga- union-regiones-riqueza’ code- fold=‘show’}
regiones_union_riqueza <-
left_join(
x = regiones,
y = riqueza_especies_mamiferos_regiones,
by = "region"
) |>
replace_na(list(riqueza_especies_mamiferos = 0)) #para cambiar nulo por 0:::
##2 Conteo de la cantidad de especies de félidos en cada cantón
::: {.cell labe=‘carga- union-mamiferos-regiones’ code- fold=‘show’}
# Despliegue de los datos unidos de mamiferos y la columna cod_regiones de regiones
regiones_union_riqueza |>
st_drop_geometry() |>
dplyr::select(riqueza_especies_mamiferos_regiones, region) |>
datatable(
colnames = c("riqueza_especies_mamiferos_regiones", "Región"),
options = list(
pageLength = 15,
language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
)
):::
##3. Unión no espacial de regiones con el dataframe de riqueza de especies en regiones
::: {.cell labe=‘carga- union-regiones-riqueza’ code- fold=‘show’}
regiones_union_riqueza <-
left_join(
x = regiones,
y = riqueza_especies_mamiferos_regiones,
by = "region"
) |>
replace_na(list(riqueza_especies_mamiferos = 0)) #para cambiar nulo por 0:::
##4 Mapa de riqueza de especies de mamíferos en regiones socioeconómicas
::: {.cell labe=‘mapa riqueza’ code- fold=‘show’}
# Paleta de colores de riqueza de especies
colores_riqueza_especies <-
colorNumeric( palette = "Reds",
domain = regiones_union_riqueza$riqueza_especies_mamiferos_regiones,
na.color = "transparent")
# Paleta de colores de especies
colores_especies <- colorFactor(
palette = viridis(length(unique(mamiferos$species))),
domain = mamiferos$species
)
# Mapa leaflet
leaflet() |>
setView(
lng = -84.19452,
lat = 9.572735,
zoom = 7) |>
addTiles(group = "Mapa general (OpenStreetMap)") |>
addProviderTiles(
providers$Esri.WorldImagery,
group = "Imágenes satelitales (ESRI World Imagery)"
) |>
addPolygons(
data = regiones_union_riqueza,
fillColor = ~ colores_riqueza_especies(regiones_union_riqueza$riqueza_especies_mamiferos_regiones),
fillOpacity = 0.8,
color = "black",
stroke = TRUE,
weight = 1.0,
popup = paste(
paste("<strong>region:</strong>", regiones_union_riqueza$region),
paste("<strong>Riqueza de especies:</strong>", regiones_union_riqueza$riqueza_especies_mamiferos_regiones),
sep = '<br/>'
),
group = "Riqueza de especies"
) |>
addScaleBar(
position = "bottomleft",
options = scaleBarOptions(imperial = FALSE)
) |>
addLegend(
position = "bottomleft",
pal = colores_riqueza_especies,
values = regiones_union_riqueza$riqueza_especies_mamiferos_regiones,
group = "Riqueza de especies",
title = "Riqueza de especies"
) |>
addCircleMarkers(
data = mamiferos,
stroke = F,
radius = 4,
fillColor = ~colores_especies(mamiferos$species),
fillOpacity = 1.0,
popup = paste(
paste0("<strong>Especie: </strong>", mamiferos$species),
paste0("<strong>Localidad: </strong>", mamiferos$locality),
paste0("<strong>Fecha: </strong>", mamiferos$eventDate),
paste0("<strong>Fuente: </strong>", mamiferos$institutionCode),
paste0("<a href='", mamiferos$occurrenceID, "'>Más información</a>"),
sep = '<br/>'
),
group = "Registros de presencia"
) |>
addLegend(
position = "bottomright",
pal = colores_especies,
values = mamiferos$species,
title = "Especies",
group = "Registros de presencia"
) |>
addLayersControl(
baseGroups = c(
"Mapa general (OpenStreetMap)",
"Imágenes satelitales (ESRI World Imagery)"
),
overlayGroups = c(
"Riqueza de especies",
"Registros de presencia"
)
) |>
addResetMapButton() |>
addSearchOSM() |>
addMouseCoordinates() |>
addFullscreenControl() |>
hideGroup("Registros de presencia")